随机变量与随机现象的关系,非随机变量的定义

随机变量与随机现象的关系,非随机变量的定义

随机变量为了运用数学手段研究随机现象，需将所有的元素(样本点)数量化。本质是一个映射，它将样本空间映射到数字空间。如：X:掷得色子的点数，X实际是一个映射在一次试验中出现结果的不确定性称为随机变量.表示随机现象（在一定条件下，并不总是出现相同结果的现象称为随机现象）各种结果的变量（一切可能的样本点）例如某

概率论是（数学里的）大学科，随机过程是概率论的子学科。数理统计和概率论并列，两者关系可以粗略理解为随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。随机变量是随机现象的数量表现，其取值随着偶然因素的影响而改变。例如，某商店在从时间t0到时间tK这段时间内接待顾客的

ˋ▽ˊ 1、随机现象：在一定条件下，一件事件，所得的结果不能预先完全确定，而只能确定是多种可能结果中的一种。2、随机试验：实现随机现象的过程，记为E。3、随机试验满足三个条件：(1)可以随机事件：随机现象的集合称为随机事件。随机变量：用变量表示随机事件。这么背有些枯燥：其实就是身边有随机现象如丢硬币的结果，所有现象的集合是样本空间，研

表示随机现象（在一定条件下，并不总是出现相同结果的现象称为随机现象）各种结果的变量（一切可能的样本点）。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数，电话交换台总结起来，随机过程和随机变量是概率论中的两个重要概念，它们之间存在着密切的联系和相互依赖关系。随机过程描述了随机现象在时间上的演变规律，而随机变量是随机过程的基础。

随机变量是定义在样本空间上的映射。通常是将样本空间映射到数字空间，这样做的⽬的是⽅便引⼊⾼等数学的⽅法来研究随机现象。例如，在抛掷硬币试验中，将正⾯与1对应，反⾯随机变量基本概念虽然远离了直观的经验世界，但却能更深刻地反映随机现象的本质。由于随机变量定义及基本概念的抽象性和复杂性，维纳(Wiener)在研究单个布朗粒子所走曲线的数学性质时